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NEW QUESTION: 1
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After you answer a question in this section, you will NOT be able to return to it. As a result, these questions will not appear in the review screen.
You are creating a new experiment in Azure Machine Learning Studio.
One class has a much smaller number of observations than the other classes in the training set.
You need to select an appropriate data sampling strategy to compensate for the class imbalance.
Solution: You use the Stratified split for the sampling mode.
Does the solution meet the goal?
A. Yes
B. No
Answer: B
Explanation:
Explanation
Instead use the Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) sampling mode.
Note: SMOTE is used to increase the number of underepresented cases in a dataset used for machine learning.
SMOTE is a better way of increasing the number of rare cases than simply duplicating existing cases.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/smote

NEW QUESTION: 2
Which of the following recovery strategies has the GREATEST chance of failure?
A. Cold site
B. Hot site
C. Reciprocal arrangement
D. Redundant site
Answer: C
Explanation:
Explanation
A reciprocal arrangement is an agreement that allows two organizations to back up each other during a disaster. This approach sounds desirable, but has the greatest chance of failure due to problems in keeping agreements and plans up to date. A hot site is incorrect because it is a site kept fully equipped with processing capabilities and other services by the vendor. A redundant site is incorrect because it is a site equipped and configured exactly like the primary site. A cold site is incorrect because it is a building having a basic environment such as electrical wiring, air conditioning, flooring, etc. and is ready to receive equipment in order to operate.

NEW QUESTION: 3
注:この質問は、同じシナリオを提示する一連の質問の一部です。シリーズの各質問には、記載された目標を達成する可能性のある独自のソリューションが含まれています。一部の質問セットには複数の正しい解決策がある場合もあれば、正しい解決策がない場合もあります。
このセクションの質問に回答すると、その質問に戻ることはできません。その結果、これらの質問はレビュー画面に表示されません。
Azure Machine Learning Studioで新しい実験を作成しています。
1つのクラスには、トレーニングセットの他のクラスよりもはるかに少ない数の観測値があります。
クラスの不均衡を補うために、適切なデータサンプリング戦略を選択する必要があります。
解決策:Scale and Reduceサンプリングモードを使用します。
ソリューションは目標を達成していますか?
A. いいえ
B. はい
Answer: A
Explanation:
Instead use the Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) sampling mode.
Note: SMOTE is used to increase the number of underepresented cases in a dataset used for machine learning. SMOTE is a better way of increasing the number of rare cases than simply duplicating existing cases.
References:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/smote